बड़े मल्टीमॉडल मॉडल (LMM) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) में एक क्रांति हैं। पारंपरिक AI मॉडल के विपरीत जो टेक्स्ट, इमेज या ऑडियो जैसे एकल डेटा वातावरण में काम करते हैं, LMM एक साथ कई मोडैलिटी बनाने और प्रोसेस करने में सक्षम हैं।
इसलिए संदर्भ-जागरूक मल्टीमीडिया जानकारी के साथ आउटपुट की पीढ़ी। इस लेख का उद्देश्य यह जानना है कि LMM क्या हैं, वे LLM से कैसे भिन्न हैं, और उन्हें कहाँ लागू किया जा सकता है, उन तकनीकों के आधार पर जो इसे संभव बनाती हैं।
बड़े मल्टीमॉडल मॉडल की व्याख्या
एलएमएम ऐसे एआई सिस्टम हैं जो कई तरह के डेटा मोडैलिटी को प्रोसेस और व्याख्या कर सकते हैं। मोडैलिटी एक ऐसा शब्द है जिसका उपयोग किसी भी डेटा संरचना को दर्शाने के लिए किया जाता है जिसे सिस्टम में इनपुट किया जा सकता है। संक्षेप में, पारंपरिक एआई मॉडल एक समय में केवल एक मोडैलिटी (उदाहरण के लिए, टेक्स्ट-आधारित भाषा मॉडल या छवि पहचान प्रणाली) पर काम करते हैं; एलएमएम विभिन्न स्रोतों से जानकारी को विश्लेषण के लिए एक सामान्य ढांचे में लाकर इस बाधा को तोड़ते हैं।
उदाहरण के लिए - एलएलएम उन एआई प्रणालियों में से एक हो सकता है जो एक समाचार लेख (पाठ) को पढ़ सकता है, साथ में दी गई तस्वीरों (छवियों) का विश्लेषण कर सकता है, और एक व्यापक सारांश प्रस्तुत करने के लिए संबंधित वीडियो क्लिप के साथ इसे सहसंबंधित कर सकता है।
यह किसी विदेशी भाषा में मेनू की छवि को पढ़ सकता है, उसका शाब्दिक अनुवाद कर सकता है, और विषय-वस्तु के आधार पर आहार संबंधी सिफारिशें कर सकता है। इस तरह के तौर-तरीकों के एकीकरण से LMM के लिए उन कामों को करने का एक ब्रह्मांडीय द्वार खुल जाता है जो पहले यूनिमॉडल AI सिस्टम के लिए मुश्किल थे।
एलएमएम कैसे काम करते हैं
वे विधियाँ जो LMM को मल्टीमॉडल डेटा को प्रभावी ढंग से और बेहतर तरीके से संभालने में सक्षम बनाती हैं, उन्हें आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण तकनीकों में समूहीकृत किया जा सकता है। यहाँ बताया गया है कि वे कैसे काम करते हैं:
- इनपुट मॉड्यूलभावनात्मक और विशिष्ट तंत्रिका नेटवर्क हर विधा का प्रबंधन करते हैं। इस मामले में, पाठ एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल (एनएलपी) द्वारा एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण होगा; एक छवि एक कन्वोल्यूशनल तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) होगी; और ऑडियो एक प्रशिक्षित आरएनएन या ट्रांसफॉर्मर होगा।
- फ्यूजन मॉड्यूल: यह इनपुट मॉड्यूल के आउटपुट को लेगा और उन्हें एकल प्रस्तुति में संयोजित करेगा।
- आउटपुट मॉड्यूल: यहाँ मर्ज किया गया प्रतिनिधित्व पूर्वानुमान, निर्णय या प्रतिक्रिया के रूप में परिणाम उत्पन्न करने का रास्ता देता है। उदाहरण के लिए - किसी छवि के बारे में कैप्शन बनाना - किसी वीडियो के बारे में प्रश्न का उत्तर देना - बोले गए कथन को कार्यों में बदलना।
एलएमएम बनाम एलएलएम: मुख्य अंतर
| Feature | बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) | बड़े मल्टीमॉडल मॉडल (एलएमएम) |
|---|---|---|
| डेटा मोडैलिटी | सिर्फ टेक्स्ट | पाठ, चित्र, ऑडियो, वीडियो |
| क्षमताओं | भाषा समझ और पीढ़ी | क्रॉस-मोडल समझ और निर्माण |
| अनुप्रयोगों | लेख लिखना, दस्तावेजों का सारांश तैयार करना | छवि कैप्शनिंग, वीडियो विश्लेषण, मल्टीमॉडल प्रश्नोत्तर |
| प्रशिक्षण जानकारी | पाठ्य सामग्री | पाठ + चित्र + ऑडियो + वीडियो |
| उदाहरण | GPT-4 (केवल पाठ मोड) | जीपीटी-4 विजन, गूगल जेमिनी |
बड़े मल्टीमॉडल मॉडल के लिए अनुप्रयोग
चूंकि एलएमएम एक ही समय में कई प्रकार के डेटा की गणना कर सकते हैं, इसलिए विभिन्न क्षेत्रों में उनके अनुप्रयोग और प्रसार का स्तर बहुत अधिक है।
हेल्थकेयर
रोगी की जानकारी के साथ रेडियोलॉजी छवियों का विश्लेषण करें, ताकि मामले के बारे में संवाद करना आसान हो सके। उदाहरण: संबंधित डॉक्टर की टिप्पणियों को ध्यान में रखते हुए एक्स-रे की व्याख्या करना।
शिक्षा
पाठ, छवि-आधारित सामग्री और श्रवण स्पष्टीकरण को एकीकृत करके इंटरैक्टिव शिक्षण प्रदान करें। उदाहरण: कई भाषाओं में शैक्षिक वीडियो के लिए उपशीर्षक स्वचालित रूप से जेनरेट करें।
ग्राहक सहयोग
चैटबॉट्स को उपयोगकर्ताओं द्वारा भेजे गए स्क्रीनशॉट या चित्रों के साथ-साथ टेक्स्ट क्वेरीज़ को समझने में सक्षम बनाना।
मनोरंजन
फिल्मों या टीवी शो के लिए उपशीर्षक विकसित करना, जहां मॉडल वीडियो सामग्री और संवाद प्रतिलेख दोनों का विश्लेषण करता है।
खुदरा एवं ई-कॉमर्स
बेहतर उत्पाद अनुशंसाएं करने के लिए उत्पाद समीक्षाओं (पाठ), विभिन्न उपयोगकर्ता द्वारा अपलोड की गई छवियों और अनबॉक्सिंग वीडियो का विश्लेषण करें।
स्वायत्त वाहन
स्थितियों का आकलन करने और वास्तविक समय में कार्रवाई करने के लिए कैमरा फीड, LiDAR और GPS को संयोजित करने के लिए संवेदी डेटा प्रदान करें।
एलएमएम का प्रशिक्षण
यूनिमॉडल मॉडल के विपरीत, मल्टीमॉडल मॉडल को प्रशिक्षित करने में आमतौर पर काफी अधिक जटिलता होती है। इसका सीधा कारण अलग-अलग डेटासेट और जटिल आर्किटेक्चर का अनिवार्य उपयोग है:
- मल्टीमॉडल डेटासेट: प्रशिक्षण के दौरान, विभिन्न तौर-तरीकों के बीच बड़े डेटासेट का उपयोग किया जाना चाहिए। इस उदाहरण के लिए, हम इसका उपयोग कर सकते हैं:
- चित्र और पाठ कैप्शन दृश्य भाषा कार्यों के अनुरूप होते हैं।
- दृश्य-श्रव्य कार्यों के अनुरूप लिखित प्रतिलिपियों के साथ जोड़े गए वीडियो।
- अनुकूलन के तरीके: सभी तौर-तरीकों से संबंधित पूर्वानुमानों और वास्तविक आंकड़ों के बीच अंतर का वर्णन करने के लिए हानि फ़ंक्शन को न्यूनतम करने हेतु प्रशिक्षण को अनुकूलित करने की आवश्यकता है।
- ध्यान तंत्र: एक तंत्र जो मॉडल को इनपुट डेटा के सभी प्रासंगिक भागों पर ध्यान केंद्रित करने और अनावश्यक जानकारी को अनदेखा करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए:
- किसी छवि में विशेष वस्तुओं पर ध्यान केंद्रित करना, जब उनसे संबंधित प्रश्नों का उत्तर देने का प्रयास किया जाता है।
- किसी वीडियो के लिए उपशीर्षक तैयार करते समय ट्रांस्क्रिप्ट में विशेष शब्दों पर ध्यान केंद्रित करना।
- मल्टीमॉडल एम्बेडिंग: ये मोडैलिटीज़ में प्रतिनिधित्व का एक संयुक्त स्थान बनाते हैं, जिससे मॉडल को मोडैलिटीज़ के बीच संबंधों को समझने में मदद मिलती है। उदाहरण के लिए:
- शब्द "कुत्ता"; कुत्ते की एक छवि; तथा उससे जुड़ी भौंकने की ध्वनि।
एलएमएम निर्माण में चुनौतियाँ
प्रभावी एलएमएम का निर्माण करने में कई चुनौतियाँ आती हैं, जिनमें शामिल हैं:
डेटा एकीकरण
डेटासेट स्वयं विविध हैं और विभिन्न तौर-तरीकों में एकरूपता बनाए रखने के लिए इन्हें सावधानीपूर्वक संरेखित किया जाना चाहिए।
कम्प्यूटेशनल लागत
एलएमएम का प्रशिक्षण, डेटासेट की जटिलता और बड़े पैमाने के कारण कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा है।
मॉडल की व्याख्या
यह समझना कठिन हो सकता है कि सांख्यिकी आधारित मॉडल किस प्रकार निर्णय पर पहुंचते हैं, क्योंकि मॉडल निर्माण में विभिन्न जटिल संरचनाओं का पालन किया जाता है, जिन्हें समझना, सुनिश्चित करना और व्याख्या करना कभी-कभी आसान नहीं होता।
अनुमापकता
इसलिए, इच्छित अनुप्रयोगों को इन एलएमएम को स्केल करने के लिए मजबूत बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होगी, जिन्हें मल्टीमॉडल इनपुट को स्वचालित रूप से संभालने की आवश्यकता होगी।
शैप कैसे मदद कर सकता है?
जहाँ बहुत संभावनाएँ हैं, वहाँ एकीकरण, स्केलिंग, कम्प्यूटेशनल व्यय और इंटरमॉडल संगति की चुनौतियाँ भी मौजूद हैं, जो इन मॉडलों के पूर्ण रूप से अपनाने पर सीमाएँ लगा सकती हैं। यहीं पर शैप की भूमिका आती है। हम आपको सभी दिशा-निर्देशों का पालन करते हुए विविधतापूर्ण डेटा प्रदान करने के लिए उच्च-गुणवत्ता, विविध और अच्छी तरह से एनोटेट किए गए मल्टीमॉडल डेटासेट प्रदान करते हैं।
हमारी अनुकूलित डेटा सेवाओं और एनोटेशन सेवाओं के साथ, शैप यह सुनिश्चित करता है कि एलएमएम को मूल रूप से वैध और उल्लेखनीय रूप से परिचालन डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था, जिससे व्यवसायों को मल्टीमॉडल एआई की व्यापक संभावनाओं से निपटने में सक्षम बनाया जा सके और साथ ही कुशलतापूर्वक और स्केलेबल रूप से प्रदर्शन किया जा सके।
